深度强化学习DQN算法python源码.zip下载

weixin_39822095 2023-11-18 23:00:21

1.版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果，不会运行可私信 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 5.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab算法仿真工作10年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/m0_60703264/88499061?utm_source=bbsseo

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【资源说明】基于pytorch深度强化学习的PPO,DQN,SAC,DDPG等算法实现python源码.zip基于pytorch深度强化学习的PPO,DQN,SAC,DDPG等算法实现python源码.zip基于pytorch深度强化学习的PPO,DQN,SAC,DDPG等算法实现python源码.zip基于pytorch深度强化学习的PPO,DQN,SAC,DDPG等算法实现python源码.zip基于pytorch深度强化学习的PPO,DQN,SAC,DDPG等算法实现python源码.zip基于pytorch深度强化学习的PPO,DQN,SAC,DDPG等算法实现python源码.zip基于pytorch深度强化学习的PPO,DQN,SAC,DDPG等算法实现python源码.zip 基于pytorch深度强化学习的PPO,DQN,SAC,DDPG等算法实现python源码.zip基于pytorch深度强化学习的PPO,DQN,SAC,DDPG等算法实现python源码.zip基于pytorch深度强化学习的PPO,DQN,SAC,DDPG等算法实现python源码.zip 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

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【资源说明】基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip 要求 python 3.5 Tensorflow 1.14.0 ROS Melodic 使用步骤因为有未知问题，需要把小车在gazebo中的启动，与tesorflow强化学习分开成两个文件夹，合在一起会报错 ## 1.创建虚拟环境 NDDDQN ## 2.安装tensorflow ``` pip install tensorflow-gpu==1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` ## 3.在两个工作空间进行编译在catkin_ws和catkin_ws1分别编译： ``` catkin_make --cmake-args \ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -DPYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3 \ -DPYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.6m \ -DPYTHON_LIBRARY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.6m.so ``` ## 4.运行首先在运行小车的catkin_ws1文件夹中： ``` cd catkin_ws1 source devel/setup.sh roslaunch pioneer_utils xxx ``` xxx对应运行环境： ``` bizhang.launch 静态避障 daohang.launch 静态导航 dongtai.launch 动态导航 keyboard_teleop.launch 键盘控制 ``` 然后在运行强化学习的文件夹catkin_ws中： ``` conda activate NDDDQN cd catkin_ws source devel/setup.sh cd src/Tensorflow/xxx python main.py ``` xxx对应运行算法： ``` DQN-bizhang 静态避障-DQN DDQN-bizhang 静态避障-DDQN DQN-Dueling-bizhang 静态避障-Dueling-DQN DDQN-Dueling-bizhang 静态避障-Dueling-DDQN NDDQN-Dueling-bizhang 静态避障-Dueling-NDDQN Beta-DDQN-Dueling-bizhang 静态避障-Beta-Dueling-DDQN Empty-Navigation 静态导航-Dueling-NDDQN separate-Empty-Navigation 静态导航-separate-Dueling-NDDQN Navigation-DDQN 静态导航-DDQN people-Navigation 动态导航-Dueling-NDDQN ``` 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

【资源介绍】基于DQN深度强化学习解决三维在线装箱问题python源码+项目说明.zip 问题描述物流公司在流通过程中，需要将打包完毕的箱子装入到一个货车的车厢中，为了提高物流效率，需要将车厢尽量填满，显然，车厢如果能被100%填满是最优的，但通常认为，车厢能够填满85%，可认为装箱是比较优化的。设车厢为长方形，其长宽高分别为L，W，H；共有n个箱子，箱子也为长方形，第i个箱子的长宽高为li，wi，hi（n个箱子的体积总和是要远远大于车厢的体积），做以下假设和要求： 1. 长方形的车厢共有8个角，并设靠近驾驶室并位于下端的一个角的坐标为（0,0,0），车厢共6个面，其中长的4个面，以及靠近驾驶室的面是封闭的，只有一个面是开着的，用于工人搬运箱子； 2. 需要计算出每个箱子在车厢中的坐标，即每个箱子摆放后，其和车厢坐标为（0,0,0）的角相对应的角在车厢中的坐标，并计算车厢的填充率。运行环境主机 |内存 | 显卡 | IDE | Python | torch -----|------|------|-----|--------|----- CPU：12th Gen Intel(R) Core (TM) i7-12700H 2.30 GHz | 6GB RAM | NVIDIA GEFORCE RTX 3050 | Pycharm2022.2.1 | python3.8 | 1.13.0 思路（1）箱子到来后，根据车厢的实际空间情况，按照策略选择放置点；（2）当摆放箱子时，以6种姿态摆放，并对其进行评估，使用评估值最高的姿态将箱子摆放在选中的角点上；（3）重复以上步骤，直到摆放完毕。建立模型在车厢内部设置坐标系，靠近驾驶室并位于下端的一个角的坐标为（0,0,0），相交于原点的车厢长边、宽边和高边分别为x轴，y轴和z轴方向，L、W、H分别为车厢的长、宽、高。箱子具有六种摆放姿态，分别以箱子的长宽、长高、宽高平面为底，旋转90°可以得到另外三种摆放姿态。核心 # 箱子放置策略本算法将角点作为车厢内部空间中箱子的摆放位置，每次放入新箱子后搜索新生成的角点，当向车厢中放入第一个箱子时，假设车厢中只有原点一个角点，当一个箱子放入后，会产生新的角点，再放置箱子后，又会产生新的角点。建立箱子可放置点列表，表示箱子i到来时，车厢内部所有可选的摆放位置，在放置新箱子后更新可放置点列表，并记录已放置箱子到车厢顶部距离，用于后续的奖励函数。 # DQN （1）设置一些超参数，包括ε-greedy使用的ε，折扣因子γ，目标网络更新频率，经验池容量等。（2）由于给定的箱子数据较少，为了增加模型训练数据数量，将给定的箱子数据打乱，以随机的形式生成并保存，作为训练数据，训练网络模型。（3）奖励函数使用x-y平面中两个最大剩余矩形面积（如下图）之和与箱子到车厢顶部的距离作为奖励值R，奖励函数表示如下【说明】该项目是个人毕设项目，答辩评审分达到95分，代码都经过调试测试，确保可以运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。欢迎下载交流，互相学习，共同进步！

【资源说明】人工智能大作业基于python实现五子棋游戏源码(含棋子识别+搜索算法+ANN棋局评估+DQN的棋力提升).zip 1、该资源内项目代码都是经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能。

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